记录一次hive包整体更新替换问题

hive3.1.2整体解压替换之前hive

FAILED: HiveException java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate org.apache.hadoop.hive.ql.me错误
如果你整体解压替换后,你的hive的配置文件依旧是原来的,看起来好像没有问题,毕竟只是配置hive的mysql元数据之类的信息,但是报错

FAILED: HiveException java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate org.apache.hadoop.hive.ql.me

这时候基本的解决就是 schematool -dbType mysql -initSchema
这个意义是初始化hive ,简单理解就是初始化mysql 中你的hive对应的库,创建时候没有初始化,但是这时候却出现了下面这个错误Error: Table ‘CTLGS’ already exists (state=42S01,code=1050)

[root@hadoop01 hive]# schematool -dbType mysql -initSchema
SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings.
SLF4J: Found binding in [jar:file:/opt/module/hive/lib/log4j-slf4j-impl-2.10.0.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]
SLF4J: Found binding in [jar:file:/opt/module/hadoop313/share/hadoop/common/lib/slf4j-log4j12-1.7.25.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]
SLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#multiple_bindings for an explanation.
SLF4J: Actual binding is of type [org.apache.logging.slf4j.Log4jLoggerFactory]
Metastore connection URL:	 jdbc:mysql://hadoop01:3306/metastore?useSSL=false
Metastore Connection Driver :	 com.mysql.jdbc.Driver
Metastore connection User:	 root
Starting metastore schema initialization to 3.1.0
Initialization script hive-schema-3.1.0.mysql.sql
Error: Table 'CTLGS' already exists (state=42S01,code=1050)
org.apache.hadoop.hive.metastore.HiveMetaException: Schema initialization FAILED! Metastore state would be inconsistent !!
Underlying cause: java.io.IOException : Schema script failed, errorcode 2
Use --verbose for detailed stacktrace.
*** schemaTool failed ***

这个问题就有点像Java程序中 A你初始化对象成a,然后有个B,他和A一摸一样,那么你new 后难道说a和B初始化的对象一样,这就不行,你只能从新分配内存,所以你的hive-site.xml配置的mysql需要重新设定数据库。
这时候在执行就成功了,然后你再去查询之前的配置hive元数据库,就会发现里面的表就都是不存在的了。

<think>好的,用户想寻找关于Hive的实际应用案例或操作指南,特别是实战教程或应用场景。首先,我需要整理Hive常见的应用场景,比如日志分析、数据仓库构建等。然后,结合用户提供的引用内容,看看是否有相关的操作步骤或配置可以引用。 用户提供的引用中,引用[1]提到配置Hive的环境文件,引用[2]涉及查看操作历史,引用[3]是日志配置,引用[4]是推测执行机制。这些可以作为操作指南的一部分,比如在数据清洗或查询优化时调整配置。需要将这些引用自然地融入到回答中,例如在数据清洗步骤中建议配置日志以便追踪,或者在优化查询时启用推测执行。 接下来,思考实际应用案例。比如电商用户行为分析,可以分步骤说明如何创建表、加载数据、进行聚合查询和留存分析。每个步骤需要给出具体的HiveQL示例,并注意使用正确的LaTeX格式,如变量名用$符号裹。同时,在操作指南部分,可以引用用户提供的配置步骤,如配置hive-env.sh或日志文件,以增强实用性。 还需要生成相关问题,这些问题应该围绕Hive的优化、配置、与其他工具的整合等,帮助用户深入探索。确保问题具体且有针对性,比如性能调优方法或Hive分区表的使用场景。 最后,检查回答是否符合系统级指令:行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,正确的中文回答,引用标识正确添加。确保所有技术细节准确,并且引用来源与内容匹配。</think>### Hive 实际应用场景与操作指南 #### 一、Hive 典型应用场景 1. **日志分析** Hive 常用于处理大规模日志数据(如网站点击流、服务器日志)。例如,通过加载日志文件到 Hive 表后,可执行聚合查询统计每日活跃用户数(DAU)或页面访问量(PV)。 ```sql SELECT date, COUNT(DISTINCT user_id) AS dau FROM user_logs GROUP BY date; ``` 2. **数据仓库构建** 在数据仓库中,Hive 支持通过分区表(Partitioned Table)和分桶表(Bucketed Table)优化查询性能。例如按日期分区存储订单数据: ```sql CREATE TABLE orders ( order_id STRING, amount DOUBLE ) PARTITIONED BY (dt STRING); ``` 3. **ETL 数据清洗** 使用 Hive SQL 对原始数据进行清洗,例如过滤无效记录、填充缺失值: ```sql INSERT OVERWRITE TABLE cleaned_data SELECT user_id, COALESCE(ip, '0.0.0.0') FROM raw_data WHERE user_id IS NOT NULL; ``` #### 二、Hive 实战操作指南 1. **环境配置与日志管理** - 配置 `hive-env.sh` 文件以设置内存参数(参考引用[1]): ```bash cd /opt/hive-2.3.3/conf cp hive-env.sh.template hive-env.sh vi hive-env.sh # 修改 HADOOP_HEAPSIZE=2048 ``` - 日志文件配置(参考引用[3]): ```bash cp hive-log4j2.properties.template hive-log4j2.properties cp hive-exec-log4j2.properties.template hive-exec-log4j2.properties ``` 2. **查询优化技巧** - **启用推测执行**:避免因个别慢任务拖累整体作业(参考引用[4]): ```sql SET mapreduce.map.speculative=true; SET mapreduce.reduce.speculative=true; ``` - **使用 Tez 引擎**:替换 MapReduce 以加速查询: ```sql SET hive.execution.engine=tez; ``` 3. **实际案例:电商用户行为分析** **步骤 1:创建用户行为表** ```sql CREATE TABLE user_actions ( user_id STRING, action_time TIMESTAMP, page_url STRING ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'; ``` **步骤 2:加载数据** ```sql LOAD DATA INPATH '/user/input/actions.log' INTO TABLE user_actions; ``` **步骤 3:统计热门页面** ```sql SELECT page_url, COUNT(*) AS visit_count FROM user_actions GROUP BY page_url ORDER BY visit_count DESC LIMIT 10; ``` **步骤 4:计算用户留存率** ```sql SELECT first_day, COUNT(DISTINCT a.user_id) AS retained_users, COUNT(DISTINCT a.user_id)/COUNT(DISTINCT b.user_id) AS retention_rate FROM ( SELECT user_id, MIN(action_time) AS first_day FROM user_actions GROUP BY user_id ) a JOIN user_actions b ON a.user_id = b.user_id WHERE DATEDIFF(b.action_time, a.first_day) = 7 GROUP BY first_day; ``` #### 三、操作历史追踪(参考引用[2]) 通过查看 `.hivehistory` 文件可回溯执行过的命令: ```bash cat /home/hadoop/.hivehistory ``` --- §§ 1. Hive 如何通过分区表提升查询性能? 2. 如何通过 Hive 实现与 HBase 的数据集成? 3. Hive 在数据倾斜场景下的优化方法有哪些? 4. Hive on Spark 的配置步骤是什么?
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值